yolo-nas训练

训练YOLO NAS模型需要进行以下准备工作和步骤： 1. 环境准备： 在YOLO NAS的主目录下修改`dataset_params`文件，配置数据集参数。同时，需要准备好YOLO格式的数据集文件。 2. 数据集准备： 使用YOLO NAS目标检测支持的数据集格式，包括COCO、VOC和YOLO格式。确保数据集文件夹中包含必要的文件和说明。 3. 修改文件： 根据需要修改`dataloaders.py`和`object_names.py`文件，以适应自己的数据集。这些文件用于加载数据和定义目标类名。 4. 图片路径重命名： 为了处理图片后缀不是jpg导致的训练过程中无法加载图像的问题，可以使用`rename_picpath.py`脚本进行路径重命名。该脚本会将图片完整路径保存到指定的文本文件中，并确保路径与实际图片文件对应。 5. 开始训练： 完成上述准备工作后，可以开始训练YOLO NAS模型。根据具体的训练代码和命令行参数进行训练，可以参考相关文档或示例代码。在训练过程中，模型将不断优化权重以适应数据集，从而实现目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [YOLO NAS 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/balabala_333/article/details/132183996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [darknet-yolov3如何训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/102898132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

<think>好的，用户想了解YOLO-NAS的使用指南，包括安装、配置、性能优化等方面。首先，我需要确认YOLO-NAS的基本信息。YOLO-NAS是一个高效的目标检测模型，结合了神经架构搜索技术。根据用户提供的引用，YOLOv4和YOLOv5都有不同的优化方法，比如YOLOv4的网络缩放和YOLOv5的PyTorch实现。推测YOLO-NAS可能在这些基础上做了改进。 接下来，安装部分。用户提到了Super-Gradients库，引用[4]中提到安装超级梯度会安装所有依赖。所以应该建议使用pip安装。需要检查是否有官方文档支持，但根据现有信息，直接推荐pip install super-gradients。 配置方面，通常需要加载预训练模型，准备数据集。参考YOLOv5的训练流程，用户可能需要配置数据集路径和训练参数。需要提醒用户数据格式，比如YOLO格式的标注文件。 性能优化部分，引用[1]和[3]提到了网络缩放和gConv模块，可能YOLO-NAS也有类似结构。优化建议可能包括混合精度训练、模型量化、调整输入分辨率，以及使用TensorRT加速。此外，数据增强和模型剪枝也是常见方法。 使用教程部分，需要提供加载模型、推理、训练和导出的代码示例。参考YOLOv5的示例，代码结构应该类似，比如使用Super-Gradients的API来加载模型并进行预测。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如与YOLOv5的区别、适用场景、精度提升方法等。确保问题覆盖安装问题、性能调优、模型比较和应用场景。</think>### YOLO-NAS 使用指南 #### 一、安装与依赖 1. **基础安装** 使用以下命令安装官方推荐的`super-gradients`库（集成YOLO-NAS支持）： ```bash pip install super-gradients ``` 该命令会同时安装PyTorch、OpenCV等必要依赖[^4]。 2. **验证安装** ```python import super_gradients print(super_gradients.__version__) # 应输出类似3.x.x的版本号 ``` --- #### 二、基础配置 1. **加载预训练模型** ```python from super_gradients.training import models model = models.get("yolo_nas_s", pretrained_weights="coco") ``` - 可选模型：`yolo_nas_s`（小）、`yolo_nas_m`（中）、`yolo_nas_l`（大） - 预训练权重支持COCO、Pascal VOC等数据集。 2. **数据集配置** ```yaml # 数据集YAML示例（自定义数据需转为YOLO格式） train: /path/to/train/images val: /path/to/val/images names: 0: class1 1: class2 ``` --- #### 三、核心功能使用 1. **推理示例** ```python model.predict("input_image.jpg").show() # 输出带检测框的可视化结果 ``` 2. **训练流程** ```python from super_gradients.training import Trainer trainer = Trainer("experiment_name") trainer.train( model=model, training_params={"batch_size": 16, "num_epochs": 100}, train_loader=train_loader, valid_loader=val_loader ) ``` 3. **模型导出** ```python models.convert_to_onnx(model=model, input_shape=(3, 640, 640), output_path="yolo_nas.onnx") ``` --- #### 四、性能优化技巧 1. **推理加速** - **混合精度推理**：在`predict`时启用`fp16=True` - **TensorRT部署**：通过ONNX转换为TensorRT引擎 - **输入分辨率调整**：降低输入尺寸（如从640x640改为320x320） 2. **训练优化** - **自动混合精度（AMP）**：在`training_params`中添加`mixed_precision=True` - **分布式训练**：使用`MultiGPUMode.DATA_PARALLEL`参数 - **数据增强策略**：参考YOLOv4的Mosaic增强[^1] 3. **模型压缩** ```python from super_gradients.training.utils.quantization import QuantizationCalibrator calibrator = QuantizationCalibrator(model) quantized_model = calibrator.calibrate(calibration_loader) ``` --- #### 五、常见问题 1. **与YOLOv5的区别** YOLO-NAS通过神经架构搜索优化了backbone和neck结构，相比YOLOv5在精度-速度权衡上更优[^2]。 2. **部署建议** 边缘设备推荐使用TensorRT加速，服务器端可结合ONNX Runtime优化吞吐量。 ---